• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.137-143
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• 2009

기술의 발전과 더불어 로봇은 더욱 소형화 되어가지고 응용을 요구하는 로봇의 수효는 더욱 커지고 있다. 지역적 상호작용을 통하여 많은수의 자동로봇을 처리하는 방법이 로봇군집에 있어서 더욱 중요한 실험 주제로 자리잡고 있다. 군집로봇시스템은 선배정된 조건으로부터 자기의 상태를 유추할수 있는 제한된 환경가운데 있는 독립적인 자동로봇으로부터 자기자신을 유도할 수 있고 서로간의 역할을 분담하는 로봇이다. 군집로봇에 있어서 로봇을 둘러싸고 있는 상황을 인식하기 위해 센서부분을 포함하고 정보를 교환하기위해 통신 부분을 포함하고 작업을 하기위해 액튜에이터 부분을 포함한다. 특히 다른 로봇과의 협동작업을 하기 위해 로봇과의 통신은 필수적인 요소이다. 블루투스는 저전력 소모라든지 모둘패키지 크기가 작든지, 여러 가지 기준 프로토콜을 가지고 있든지하여 작은 크기의 로봇시스템에 적용할 수 있는 많은 잇점을 가지고 있다. 본문에서 자동로봇을 위하여 블루투수 통신을 개발한다. 그리고 지능공간안에서 군집합로봇의 통신시스템을 개발하기 위한 작업을 진행하기위한 방법을 논의한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권4호
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• pp.466-479
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• 2006

This paper addresses a formation navigation issue for a group of mobile robots passing through an environment with either static or moving obstacles meanwhile keeping a fixed formation shape. Based on Lyapunov function and graph theory, a NN formation control is proposed, which guarantees to maintain a formation if the formation pattern is $C^k,\;k\geq1$. In the process of navigation, the leader can generate a proper trajectory to lead formation and avoid moving obstacles according to the obtained information. An evolutionary computational technique using particle swarm optimization (PSO) is proposed for motion planning so that the formation is kept as $C^1$ function. The simulation results demonstrate that this algorithm is effective and the experimental studies validate the formation ability of the multiple mobile robots system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.441-446
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• 2010

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 임의의 주어진 임무를 수행할 수 있어야 한다. 따라서 각 로봇 개체는 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있도록 하기 위한 학습 및 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 기반으로 하는 학습과 Harmony Search 알고리즘을 이용한 진화방법을 제안하였으며, 유전 알고리즘이 아닌 Harmony Search 알고리즘을 제안함으로써 정확도를 높이고자 하였다. 그 결과를 이용하여 군집 로봇의 로봇 개체 환경변화에 따른 임무 수행 능력의 향상을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.812-818
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• 2012

In this paper, we propose an asynchronous behavior control algorithm of the swarm robot for surrounding intruders when detected an intruder in a surveillance environment. The proposed method is divided into three parts: First, we proposed the method for the modeling of a state of the swarm robot. Second, we proposed an asynchronous behavior control algorithm for the surrounding an intruder by the swarm robot. Third, we proposed a control method for the collision avoidance with the swarm robot. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.328-332
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• 2023

The Army has presented eight game-changers for future warfare through 'Army Vision 2050,' including Intelligent Combat Robots, Super Soldiers, Energy Weapons, Hypersonic Weapons, Non-lethal Weapons, Autonomous Mobile Equipment, Intelligent Command and Control Systems, and Energy Supply Systems. This study focuses on Intelligent Combat Robots, considering them as the most crucial element among the mentioned innovations. How will Intelligent Combat Robots be utilized on the future battlefield? The future battlefield is expected to take the form of combined human-robot warfare, where advancements in science and technology allow intelligent robots to replace certain human roles. Especially, tasks known as Dirty, Difficult, Dangerous, and Dull (4D) in warfare are expected to be assigned to robots. This study suggests three forms of Intelligent Robots: humanoid robots, biomimetic robots, and swarm drones.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.712-717
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• 2008

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 구조적 위험 최소화를 기반으로 한 SVM을 이용 한 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 SVM을 기반으로 한 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배 방법을 채택하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.298-303
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• 2010

로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-284
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• 2009

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 SVM을 여러 개 이용한 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화학습을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 Cascade SVM을 기반으로 한 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권3호
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• pp.181-193
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• 2009

This paper presents a framework for controlling mobile multiple robots connected by communication networks. This framework provides novel methods to control coordinated systems using mobile agents. The combination of the mobile agent and mobile multiple robots opens a new horizon of efficient use of mobile robot resources. Instead of physical movement of multiple robots, mobile software agents can migrate from one robot to another so that they can minimize energy consumption in aggregation. The imaginary application is making "carts," such as found in large airports, intelligent. Travelers pick up carts at designated points but leave them arbitrary places. It is a considerable task to re-collect them. It is, therefore, desirable that intelligent carts (intelligent robots) draw themselves together automatically. Simple implementation may be making each cart has a designated assembly point, and when they are free, automatically return to those points. It is easy to implement, but some carts have to travel very long way back to their own assembly point, even though it is located close to some other assembly points. It consumes too much unnecessary energy so that the carts have to have expensive batteries. In order to ameliorate the situation, we employ mobile software agents to locate robots scattered in a field, e.g. an airport, and make them autonomously determine their moving behaviors by using a clustering algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO). ACO is the swarm intelligence-based methods, and a multi-agent system that exploit artificial stigmergy for the solution of combinatorial optimization problems. Preliminary experiments have provided a favorable result. In this paper, we focus on the implementation of the controlling mechanism of the multi-robots using the mobile agents.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1441-1446
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• 2014

본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.